Prevalence and burden of osteoarthritis amongst older people in Colombia: Results from national survey of health, wellbeing, and aging (SABE Colombia)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To investigate the prevalence of osteoarthritis (OA) and to identify factors related with person-level risk factors among older people in Colombia. Study design This study used cross-sectional data from 23.694 adults aged ≥60 or older (median: 70.8 years, 57.3 % women) living in rural and urban communities from the National Survey of Health, Wellbeing and Aging in Colombia (SABE Colombia, according to its initials in Spanish). Methods Logistic regression was used to determine associations between the presence of OA and a range of sociodemographic, health-related, functional, biomarkers, and social/environmental variables. Results The overall prevalence of OA was 26 % (women-36.5 %; men-14.9 %). Prevalence increased with age and in mestizo ethnicity placed in urban areas. On multivariable analysis, OA was significantly associated with older age, female gender, multimorbidity, fair/poor self-perceived health, a higher body mass index (BMI), a greater number of physical limitations, and perceived safety/security problems in the neighborhood. In particular, there was a strong association between multimorbidity and the presence of OA (OR = 4.97 (95 % CI 4.46, 5.53)). An inverse association between HDL cholesterol levels and the prevalence of OA was observed. Triglyceride levels showed a significant trend. Conclusions OA is a common and multifaceted condition, with a comparable prevalence of self-reported OA in Colombia with similar populations elsewhere. Assessment and management should focus on potentially modifiable factors such as BMI, multimorbidity, metabolic syndrome, physical limitations, mobility disabilities, and safety/security problems in the neighborhoods. More research is required to understand the complex interrelationships between these and other risk-associated variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».